基于EDEM的小型立式粉碎机粉碎刀具优化与研究

[目的]提高小型立式粉碎机的粉碎性能。[方法]对小型立式粉碎机、大豆进行实体测量,建立其EDEM模型,提出粉碎刀具的优化方案,以仿真时间1.01~1.10 s内颗粒的旋转动能均值、碰撞次数总和作为评价指标,对比优化前后的粉碎刀具性能,并重复3次仿真试验,验证优化的正确性。[结果]优化后粉碎机内颗粒的旋转动能均值、碰撞次数总和均大于原始粉碎机内颗粒,其颗粒旋转动能均值最大值为0.007 7 J,碰撞次数总和最大值为738次。[结论]优化后粉碎刀具性能明显优于优化前粉碎刀具性能,该研究可为其他粉碎机粉碎刀具的改进提供理论参考。     

利用计算机视觉技术评判玫瑰切花品质等级的研究

目前国内外普遍采用的鲜切花品质检测方法是感官评审法,此方法易受个人主观因素和外界因素的影响.该研究利用计算机视觉技术来代替人的感官对玫瑰切花品质等级进行分类研究,试验中对玫瑰切花图像进行图像分割、图像去噪等图像处理后选取其7个形状特征参数作为玫瑰切花的品质评价指标,并借助BP神经网络建立玫瑰切花品质分级模型,分级正确率达到94％以上.试验表明,基于计算机视觉的玫瑰切花品质分级是可行的,并且具有较高的分级正确率.     

基于声学特性和Labview的鸡蛋裂纹检测研究

鸡蛋裂纹是评价鸡蛋品质好坏的重要指标之一,为寻求更加直观可行的鸡蛋裂纹检测的新方法,利用声学特性,基于Labview虚拟仪器平台自行设计搭建了鸡蛋裂纹检测系统。以鸡蛋赤道部位4个点(1、2、3、4)作为敲击位置,采集获取鸡蛋的声音信号并进行分析,提取鸡蛋最大、最小2个特征频率(fmax,fmin),并计算其差值Δf(Δf=fmax-fmin),以1 000 Hz作为裂纹鸡蛋的识别阈值,分析并剔除裂纹鸡蛋,其准确率达到96.667%。结果表明,基于声学特性和Labview虚拟仪器平台,对裂纹鸡蛋进行裂纹检测不仅可行,且具有一定的准确率。     

基于EDEM的内充式花生排种器排种过程的离散元仿真研究

[目的]寻找排种器的最佳排种转速。[方法]建立内充式花生排种器的离散元仿真模型,采用离散元的基本原理,运用EDEM软件对内充式花生排种器排种性能进行仿真研究,测定3种不同品种的花生种子在不同转速时排种器的排种量、清种起始角及清种终止角的变化趋势。[结果]实际转速为15.7~45.5 r/min时排种量随着转速的增大而增加,但与花生的品种无关;清种起始角和终止角也均随转速的增大而增大,但起始角的增大幅度大于终止角,导致清种区域随转速的增大而减小,实际转速为38.0 r/min时双粒率达到最高值、排种均匀性最好,仿真结果与试验结果变化趋势一致。[结论]基于EDEM的离散元仿真方法分析内充式花生排种器是可行的。     

基于机器视觉和人工神经网络的切花玫瑰瓶插寿命预测

对切花玫瑰瓶插寿命进行预测,利用机器视觉提取颜色和形状特征参数共15个,并结合人工神经网络ANN建立预测模型。该预测模型的输入层、隐含层和输出层的神经元数分别为15、15和1,训练集相关系数R~2=0.939 4,训练集均方根误差RMSEC=0.784 9;其预测集相关系数R~2=0.850 7,预测均方根误差RMSEP=1.205 1。结果表明,机器视觉结合人工神经网络能够较准确地预测切花玫瑰的瓶插寿命。